numpy.nanpercentile

numpy.nanpercentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=<no value>) [source]

Вычислить q-й процентиль данных по указанной оси, игнорируя значения nan.

Возвращает q-й процентиль(и) элементов массива.

Введено в версии 1.9.0.

Параметры:

a : array_like Входной массив или объект, который может быть преобразован в массив, содержащий значения nan, которые будут пропущены. q : array_like of float Процентиль или последовательность процентилей для вычисления, которые должны быть в диапазоне от 0 до 100 включительно. axis : {int, tuple of int, None}, optional Ось или оси, по которым вычисляются процентили. По умолчанию процентиль(и) вычисляются по сплющенной версии массива. out : ndarray, optional Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. Он должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый результат, но тип (результата) будет преобразован при необходимости. overwrite_input : bool, optional Если True, то разрешить входному массиву a быть измененным промежуточными вычислениями для экономии памяти. В этом случае содержимое входного a после завершения этой функции не определено. interpolation : {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’} Этот необязательный параметр задает метод интерполяции, который следует использовать, когда искомый процентиль находится между двумя точками данных i < j: ‘linear’: i + (j - i) * fraction, где fraction — дробная часть индекса, окруженная i и j. ‘lower’: i. ‘higher’: j. ‘nearest’: i или j, ближайший из них. ‘midpoint’: (i + j) / 2. keepdims : bool, optional Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как измерения с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться по отношению к исходному массиву a. Если это значение отличается от значения по умолчанию, оно будет передано (в специальном случае пустого массива) в функцию mean базового массива. Если массив является подклассом, и mean не имеет аргумента keepdims, это вызовет RuntimeError.

Возвращает:

percentile : scalar or ndarray Если q является единственным процентилем и axis=None, то результат является скаляром. Если заданы несколько процентилей, первая ось результата соответствует процентилям. Другие оси — это оси, которые остаются после уменьшения a. Если вход содержит целые числа или числа с плавающей точкой, меньшие float64, тип данных выходных данных float64. В противном случае тип данных результата совпадает с типом данных входных данных. Если out указано, вместо этого возвращается этот массив.

См. также

nanmean

nanmedian

эквивалентно nanpercentile(..., 50)

percentile, median, mean

nanquantile

эквивалентно nanpercentile, но с q в диапазоне [0, 1].

Примечания

Учитывая вектор V длины N, q-й процентиль V — это значение q/100 от минимального до максимального в отсортированной копии V. Значения и расстояния двух ближайших соседей, а также параметр interpolation определят процентиль, если нормализованный ранг не соответствует точной позиции q. Эта функция совпадает с медианой, если q=50, с минимумом, если q=0 и с максимумом, если q=100.

Примеры

>>> a = np.array([[10., 7., 4.], [3., 2., 1.]])
>>> a[0][1] = np.nan
>>> a
array([[ 10.,  nan,   4.],
      [  3.,   2.,   1.]])
>>> np.percentile(a, 50)
nan
>>> np.nanpercentile(a, 50)
3.5
>>> np.nanpercentile(a, 50, axis=0)
array([ 6.5,  2.,   2.5])
>>> np.nanpercentile(a, 50, axis=1, keepdims=True)
array([[ 7.],
       [ 2.]])
>>> m = np.nanpercentile(a, 50, axis=0)
>>> out = np.zeros_like(m)
>>> np.nanpercentile(a, 50, axis=0, out=out)
array([ 6.5,  2.,   2.5])
>>> m
array([ 6.5,  2. ,  2.5])

>>> b = a.copy()
>>> np.nanpercentile(b, 50, axis=1, overwrite_input=True)
array([  7.,  2.])
>>> assert not np.all(a==b)